💵Moonshot AI оценили в $30 млрд — в 6 раз выше, чем в конце 2025

Китайская компания Moonshot AI, разработчик чат-бота Kimi, планирует привлечь $1–2 млрд в новом раунде финансирования при оценке до $30 млрд. Это более чем в шесть раз превышает оценку в $4,3 млрд в конце 2025 года и на 50% выше предыдущего раунда в мае, сообщает South China Morning Post. Годовой повторяющийся доход компании к апрелю удвоился и достиг примерно $200 млн.

По техническим показателям Moonshot конкурирует с американскими вендорами: флагманская модель Kimi K2.6 сравнивается по бенчмаркам кодинга с GPT-5.4 и Claude Opus 4.6. Однако китайский рынок AI перенасыщен — компания конкурирует с DeepSeek, Alibaba и MiniMax. В апреле DeepSeek выпустила V4-Pro, крупнейшую open-weight модель, превосходящую Kimi K2.6 по размеру и значительно более дешёвую.

Moonshot также готовится к возможному IPO в Гонконге и, по данным источников, сворачивает офшорную корпоративную структуру для регистрации непосредственно в Китае.

#Business #MoonshotAI #Kimi #Evaluation #AI

💰 Оценка SpaceX взлетела до $2,6 трлн, обогнав Amazon

Акции SpaceX продолжили ралли на второй день торгов: капитализация компании кратковременно достигла $2,9 трлн, обойдя Amazon и вплотную приблизившись к Microsoft. К закрытию торгов оценка скорректировалась до $2,6 трлн.

Рост спровоцировали две новости: SpaceX объявила о покупке AI-кодинговой компании Cursor, а также начались торги опционами на акции компании. Сделка с Cursor оценивается в $60 млрд собственными акциями SpaceX. Ранее в апреле Илон Маск признал, что его AI-компания xAI (теперь часть SpaceX) «была построена неправильно с первого раза», и пообещал перестроить её с нуля.

Примечательно, что в 2025 году SpaceX показала убыток в $4,9 млрд при выручке $18,7 млрд — против $78 млрд прибыли Amazon при продажах в $717 млрд. Однако новые источники дохода (сдача вычислительных мощностей Anthropic и Google, а также будущая выручка Cursor) убеждают инвесторов. С момента IPO в пятницу SpaceX привлекла около $86 млрд и добавила к капитализации примерно $1 трлн.

Волатильность остаётся высокой: в ходе торгов было перепродано более 300 млн акций — больше половины доступных на рынке 555 млн. В вечернюю сессию SpaceX снова обогнала Amazon по капитализации, но затем уступила.

#Business #SpaceX #Evaluation #IPO #Cursor #AI

↗️ Соседи по комнате из Berkeley построили AI-бизнес на $100 млн за 8 месяцев

Компания Arena, которая не создает собственные AI-модели, а оценивает чужие, вышла на годовую выручку в $100 млн. Проект начинался как открытое исследование команды UC Berkeley в 2023 году под названием Chatbot Arena. Через 8 месяцев после запуска коммерческих услуг Arena достигла этой отметки.

Платформа представляет собой «арену» для тестирования больших языковых моделей. Пользователи вводят запрос, система анонимно отправляет его двум моделям, а затем выбирает лучший ответ. На основе миллионов таких голосов формируется Elo-рейтинг. На сегодняшний день накоплено более 10 млн отзывов, 700 млн диалогов, 82 млн голосов и более 10 млн ежемесячных посетителей из 150 стран. Около 80% запросов каждый день - новые, что исключает возможность предварительного запоминания ответов.

OpenAI, Google, Anthropic и Meta отправляют свои флагманские модели на тестирование в Arena. OpenAI тестировала модель под кодовым названием Summit еще до официального релиза GPT-5. В сентябре 2024 года Arena запустила коммерческий сервис AI Evaluations: разработчики моделей и крупные предприятия платят за то, чтобы сообщество Arena провело углубленную оценку их моделей. Это классическая модель «продажи воды» во время золотой лихорадки - чем активнее конкуренция среди разработчиков AI, тем выше спрос на услуги оценки.

Проект основали три человека из Berkeley. CEO Анастасиос Ангелопулос - математик, учился у Стивена Бойда в Stanford, его научными руководителями в Berkeley были Майкл Джордан и Джитендра Малик. CTO Вэй-Линь Чан - создатель открытого чат-бота Vicuna, получил PhD в Berkeley под руководством Иона Стойки, работал в Google, Amazon и Microsoft. Третий сооснователь - профессор Berkeley и сооснователь Databricks Ион Стойка. Весной 2025 года проект выделился из университета, получил $100 млн посевного раунда при оценке $600 млн, а в январе 2026 года - $150 млн раунда Series A при оценке $1,7 млрд.

Arena запустила Agent Mode - оценку не просто диалогов, а реальной работы AI-агентов: написание кода, отладка, исследование, анализ документов. Оценка ведется по объективным метрикам - процент выполнения задач и уровень галлюцинаций.

#Business #Ai #Evaluation #Startup #Berkeley

☑️ AWS добавила оценку навыков агентов в Strands Evals и Bedrock AgentCore

Amazon Web Services расширила Strands Evals SDK и сервис Amazon Bedrock AgentCore Evaluations новыми инструментами для проверки skill-оснащённых агентов. Скиллы - модульные наборы инструкций (обычно в файле SKILL.md), которые учат агента доменным задачам: проверке комплаенса, обработке документов, соглашениям по pull-request. Они переносимы между совместимыми харнессами и подгружаются в рантайме, а не хранятся в системном промпте.

Проблема в том, что классические метрики качества ответа не ловят два сбоя: агент выбрал неподходящий скилл или выбрал верный, но пропустил часть инструкций. Ответ при этом выглядит правдоподобно. Новые оценщики: Skill Selection Accuracy - бинарная проверка, подходит ли вызванный скилл задаче; Skill Instruction Following - пятиуровневая шкала (от Fully Followed до Not Followed) с указанием пропущенных шагов; SkillInvoked - детерминированная проверка загрузки скилла в Strands Evals без вызова модели.

Оценка идёт по записанной траектории или по OpenTelemetry-трейсам, извлечение скиллов распознаёт сигналы Claude Code, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Codex, Gemini CLI, Google ADK и OpenHands. Работает через AgentCore CLI (@aws/agentcore), нужны Python 3.10+, доступ к Bedrock и Transaction Search в CloudWatch.

#AI #AWS #Bedrock #Agents #StrandsEvals #Development #Evaluation